Seleção multicaracterística de cultivares de soja utilizando método probabilístico bayesiano

Introdução

• Importância da cultura da soja
• Melhoramento de soja na África
• Desafio de adaptação às condições ambientais do Zimbábue

Objetivo

Material e Métodos

Material e Métodos

Análise individual

\[ \mathbf{y} = \mathbf{X_1b} + \mathbf{Z_1g} + \mathbf{\epsilon} \]

onde \(\mathbf{y}\) é o vetor das observações fenotípicas, \(\mathbf{b}\) é o vetor dos efeitos fixos de repetição, \(\mathbf{g}\) é o vetor dos efeitos aleatórios de genótipo e \(\mathbf{\epsilon}\) é o vetor dos efeitos residuais. \(\mathbf{X_1}\), \(\mathbf{X_2}\) e \(\mathbf{Z_1}\) são matrizes de incidência dos efeitos \(\mathbf{b}\) e \(\mathbf{g}\) respectivamente.

Material e Métodos

Herdabilidade

\[ h^2 = \sigma^2g / \sigma^2g + \sigma^2e \]

onde \(\sigma^2g\) é a variância genética e \(\sigma_e^2\) é a variância do erro.

Coeficiente de Variação Experimental

\[ CV = \frac{\sigma_e}{\mu} \times 100 \]

onde \(\mu\) é a média da característica.

Material e Métodos

Teste de razão de verossimilhança

\[LRT= −2 \times (Log𝐿 - Log L_𝑅)\]

onde \(L\) é o ponto máximo da função de verossimilhança restrita do modelo completo e \(L_R\) é o mesmo para o modelo reduzido, ou seja, sem o efeito a ser testado. O valor de LRT foi comparado com o valor tabulado com base na tabela qui-quadrado, a um grau de liberdade e probabilidade de 0,95.

Resultados

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